В даркнете выставили на продажу 20 млн кодов доступа к OpenAI.com

В даркнете выставили на продажу 20 млн кодов доступа к OpenAI.com

В даркнете выставили на продажу 20 млн кодов доступа к OpenAI.com

Исследователи из Malwarebytes обнаружили на хакерском форуме объявление о продаже более 20 млн кодов доступа к аккаунтам OpenAI. В подтверждение своих слов русскоязычный продавец выложил семплы якобы украденных данных.

Судя по записи, это должны быть коды, помогающие обойти системы аутентификации OpenAI. Если утверждение верно, такое количество, по мнению экспертов, вряд ли можно собрать посредством фишинга; скорее, это результат компрометации поддомена auth0.openai.com через уязвимость либо кражу учеток админа.

 

Аккаунт emirking, под которым размещено объявление о продаже, создан в прошлом месяце, однако его владелец, по словам аналитиков, мог ранее публиковаться под другим ником и потом поменять его по соображениям безопасности.

Покупка кодов доступа (если это они) позволяет злоумышленникам просматривать обращения юзеров в OpenAI и заполучить конфиденциальные данные для прицельного фишинга и финансового фрода.

Доступ к таким аккаунтам можно также использовать для подключения жертвам платных подписок Plus и Pro. Узнать содержимое бесед с ChatGPT подобным образом, судя по отзывам форумчан, не получится.

Проверить сенсационное заявление emirking пока не удалось: сайт BreachForums, на котором был найден пост, ушел в офлайн. Тем, кого беспокоит сохранность учеток OpenAI, аналитики советуют сменить пароль, включить многофакторную аутентификацию (MFA) и мониторить аккаунт на предмет необычной активности и неправомерного использования.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru